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Antes da realização da análise fatorial confirmatória da EMSE, verificou-se se a matriz de dados estava adequada para a utilização de tal técnica de análise através do teste Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). O resultado do teste foi de 0,75, o que, conforme definem Kaiser e Rice (1994), é um valor adequado para a realização da análise fatorial.

Ao realizar a análise fatorial confirmatória, foram inclusos no modelo os oito itens da EMSE, com a imposição prévia de dois fatores (dimensões), quatro itens em cada um deles, a fim de manter a maior consistência possível com a escala original. Na Figura 13 é apresentado o modelo base.

Figura 13 - Modelo base da análise fatorial confirmatória

Fonte: Elaborado pela autora (originado do Amos)

No modelo observado na Figura 13, as formas retangulares representam as variáveis observáveis e os círculos representam os construtos latentes. Está representado, ainda, o erro associado a cada variável pertencente a cada uma das dimensões.

O modelo inicial, desenhado para a realização da análise fatorial confirmatória, baseou-se nos aspectos teóricos discutidos durante a dissertação, considerando, inclusive, a escala desenvolvida nos Estados Unidos. Pressupõe-se, com base na

teoria, que as duas dimensões da EMSE (ProRe e ProSt) estão correlacionadas positivamente. Na Figura 13, a correlação entre as dimensões está representada pela seta curva bidirecional.

Após a elaboração do modelo, foi analisada a sua estimação. Os parâmetros de estimação mostraram que os itens ProRe1 e ProSt1 tinham uma correlação de quadrado múltiplos muito fraca (0,18 e 0,25, respectivamente), assim como baixos coeficientes de regressão (0,42 e 0,50, respectivamente). Os itens, contudo, não foram excluídos, pois a eliminação destes itens implicava em uma piora nos índices do ajuste do modelo.

A verificação dos índices de ajuste do modelo fatorial mostrou que dois índices não atenderam aos parâmetros estabelecidos (p-valor do teste qui-quadrado e o CMIN/DF) (Tabela 11). Diante deste resultado, partiu-se para as técnicas de modelagem e ajuste.

O ajuste foi feito a partir da análise da covariância entre os erros associados às variáveis de uma mesma dimensão. Observou-se a existência de uma covariância entre o e7 e o e8 (MI=12,545), covariâncias estas que não estavam previstas no modelo inicial. Decidiu-se, assim, realizar a re-especificação do modelo (modelo 2), o qual pode ser observado na Figura 14, já com os coeficientes estimados pela análise confirmatória.

A Tabela 11 apresenta os índices de adequação do novo modelo testado (na coluna Modelo 2).

Tabela 11 - Comparação entre os índices de ajuste do primeiro e segundo modelos

Parâmetros Modelo 1 Modelo 2 Indicado pela Literatura

χ

2 46,82 (p=0,000) 26,876 (p=0,081) Menor melhor

Graus de liberdade 19 18 Acima de 1

P-valor do

χ

2 0,00 0,08 Acima de 0,05, não acima de 0,10 GFI 0,95 0,97 Acima de 0,9 RMSEA 0,08 0,05 Entre 0,05 e 0,1 NFI 0,92 0,95 Acima de 0,9 TLI 0,92 0,97 Acima de 0,9 AGFI 0,91 0,94 Acima de 0,9 CMIN/DF 2,46 1,49 Entre 1 e 2

Fonte: Elaborado pela autora (originado do Amos)

Observa-se, nessa Tabela 11, que houve uma melhora em todos os índices de ajuste do modelo, em comparação com os dados obtidos no primeiro modelo testado. Além disso, os índices que não estavam dentro dos parâmetros estabelecidos pela literatura (p-valor do teste qui-quadrado e o CMIN/DF), com a modificação do modelo, passaram a ter índices adequados.

O modelo re-especificado está representado na Figura 14, onde também podem ser observados os coeficientes de regressão (acima da seta que liga a dimensão à variável observável), a correlação múltipla ao quadrado (acima das variáveis observáveis) e os coeficientes de correlação (ao lado das setas bidirecionais).

Figura 14 - Modelo final da EMSE

Fonte: Elaborado pela autora (originado do Amos)

Essa modificação ocorreu devido à real existência da correlação entre os erros dos itens ProSt1 e ProSt2, e que não havia sido prevista no modelo inicial. Essas correlações têm uma justificativa teórica, pois ambos os itens abordam conceitos muito próximos, a vergonha e o constrangimento. A diferença entre as variáveis é que

o ProSt1 verifica o constrangimento do consumidor em relação aos outros consumidores, enquanto o ProSt2 verifica o nível de vergonha do consumidor caso seja enganado, sem que haja uma comparação. Desta feita, a modificação do modelo justifica-se teoricamente.

Vale ressaltar que, com o ajuste do modelo, o coeficiente de correlação entre as dimensões reduziu de 0,38 para 0,33. A fraca correlação entre as dimensões indica que a análise do traço de personalidade dos respondentes, quanto ao seu medo de ser enganado, precisa se atentar às respostas da escala, considerando separadamente as duas dimensões. Isso porque, pessoas que tenham o mesmo escore final global (por exemplo, M=5,2) podem ter perfis de medo de ser enganado diferentes, um deles com uma grande motivação de Proteção de Recursos e baixa motivação para Proteção de Status, enquanto outro respondente, com o mesmo escore global, pode ter as suas motivações invertidas. Isto posto, acredita-se que pesquisas futuras podem se debruçar sobre este tema e tentar compreender melhor a fraca correlação entre as dimensões.

Avaliando os resultados da análise fatorial confirmatória e considerando, principalmente, os índices do ajuste de modelo, entende-se que, embora os coeficientes de correlação múltipla ao quadrado e os coeficientes de regressão dos itens ProRe1 e ProSt1 estejam baixos, o modelo da escala EMSE está adequado e validado por esta técnica. Além de considerar a adequação estatística, entende-se que a retirada de qualquer item de uma escala já validada tem que ser realizada com cuidado e justificativa teórica. Uma vez que se justifica teoricamente a permanência dos dois itens (teoria apresentada no tópico 2.4), combinando isto à adequação estatística do modelo, decidiu-se pela manutenção dos dois itens.

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